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高斯混合模型参数估值算法的优化

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-11-26  浏览次数:20
摘 要:EM算法是高斯混合模型参数估值的常用方法,该算法有局部收敛的特性,易造成模型的参数估计对于初值较为敏感,往往得到一个局部的最优值。为了对EM算法进行优化,文中将具有全局寻优和并行搜索特性的遗传算法与E
  • 【题 名】高斯混合模型参数估值算法的优化
  • 【作 者】翟继友 张鹏
  • 【机 构】南京工程学院 江苏南京211167 南京邮电大学 江苏南京210003
  • 【刊 名】《计算机技术与发展》2011年 第11期 145-148页 共4页
  • 【关键词】EM算法 高斯混合模型 语音转换
  • 【文 摘】EM算法是高斯混合模型参数估值的常用方法,该算法有局部收敛的特性,易造成模型的参数估计对于初值较为敏感,往往得到一个局部的最优值。为了对EM算法进行优化,文中将具有全局寻优和并行搜索特性的遗传算法与EM算法相结合,对其加以改进,并用到语音转换过程之中,最后通过仿真实验分析了算法的性能,结果表明使用优化算法得出的高斯混合模型所转换出来的语音,相对于传统EM估计算法得出的高斯混合模型所转换出来的语音,具有较小的失真测度值,证明使用该优化算法能够改善转换后的语音质量。
 
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  • (1) EM算法,高斯混合模型,语音转换
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